DBMS > AlaSQL vs. Apache Drill vs. Apache Impala vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Drill vs. Apache Impala vs. SwayDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Analytic DBMS für Hadoop

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,51
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores
	#118	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#124	Overall
	#22	Document Stores
	#59	Relational DBMS

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

drill.apache.org/docs

impala.apache.org/impala-docs.html

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2014

2012

2013

2018

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

JavaScript

C++

Scala

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C++

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Depending on the underlying data source

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Create a Marvel Database with SQL and Javascript, the easy way
2. Juli 2019, Towards Data Science

Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
3. Mai 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

MapR to Speak on Stream Processing Systems, Apache Spark and Drill at Industry Events in January
31. Mai 2024, Yahoo Movies UK

Apache Drill vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

Apache Drill Adds New Data Formats
28. März 2022, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk